Как дипфейки и нейросети 18+ меняют порноиндустрию

Нейросети оказали серьёзное влияние на порно-индустрию. Только представьте, вы можете найти во всемирной паутине порнографическое видео практически с любой селебрити. Рассказываем что изменилось в порно после популяризации нейросетей и чего ждать в будущем.

Что такое дипфейк-порно

Дипфейк-порно представляет собой современную форму контента, основанную на использовании техники нейросетей. Технология позволяет заменять лица людей в видеозаписях порнографического характера на другого человека.

Примером может быть создание видео, в котором лицо известной публичной личности заменяет лицо порноактера или порноактрисы. Такое видео может создавать иллюзию того, что селебрити участвует в порнографическом контенте, хотя на самом деле это неправда.

Дипфейк-порно является серьезной проблемой для общества, так как его создание без согласия задействованных лиц нарушает их право на частную жизнь, может нанести ущерб их репутации и вызвать значительные психологические и эмоциональные проблемы.

Более того, вопросы, связанные с законодательным регулированием дипфейк-порно, находятся в зоне «серого законодательства», то есть не существует четких законодательных норм, которые запрещали бы использование чужих лиц для создания порнографических материалов. В Российской Федерации, например, наказуемым является только распространение порнографического контента, а не его создание.

Для чего делают дипфейки

Фантазии

Некоторые люди могут создавать или просматривать дипфейк-порно для удовлетворения своих сексуальных фантазий. Они могут испытывать удовлетворение от иллюзии, что известные личности или другие люди участвуют в порнографических актах.

При этом порно дипфейки пользуются большим спросом, об этой динамике отлично говорит статистика wordstat:

Распространение порнографии преследуется законом России по статье 242 УК РФ.

Оскорбления

Увы, дипфейк-порно часто создают для оскорблений других людей. Такие ролики могут унизить человека и навредить его репутации. Причинами создания дипфейков становятся личная вражда или желание унизить человека.

Такие действия расцениваются как клевета и также могут быть наказуемы по статье 128 УК РФ.

Мошенники

Дипфейк-порно может быть использовано в целях мести или шантажа. Лица заменяются в порно видеороликах, чтобы вымогать деньги у жертвы.

Вымогательство и шантаж также преследуются законом по статье 163 УК РФ.

Нейросети для дипфейков

Генеративно-состязательные сети

Генеративно-состязательные сети (GAN) являются одним из основных подходов к созданию дипфейков. GAN-сети состоят из двух компонентов — генератора и дискриминатора. Генератор создает поддельные изображения или видео, а дискриминатор анализирует эти подделки, чтобы определить, насколько они реалистичны. Оба компонента учатся вместе, оптимизируя друг друга и стремясь достичь наиболее реалистичных результатов.

Существует несколько различных типов GAN-сетей, каждая из которых имеет свою специфическую цель и функциональность:

• Deepfake-GAN (DF-GAN). Эта сеть разработана специально для генерации поддельных изображений, которые максимально приближены к реальным. DF-GAN обучается на данных, состоящих из пар «оригинальное изображение — поддельное изображение» и стремится создать наиболее правдоподобные дипфейки.
• FaceSwap GAN. Она направлена на замену лица одного человека на лицо другого человека в видео или изображении. FaceSwap GAN обучается на парах «оригинальное изображение — целевое изображение» и стремится создать гармоничную замену лиц с высокой степенью реалистичности.
• StarGAN. Преимущественно используется для редактирования и стилизации изображений лиц, также может быть адаптирована для создания дипфейков. StarGAN обучается на различных наборах данных, содержащих изображения разных людей, и позволяет менять черты лица, превращая одно лицо в другое с помощью генерации поддельных изображений.

Автоэнкодеры

Автоэнкодеры изучают представление данных, кодируя и декодируя информацию. В контексте дипфейков, автоэнкодер может использоваться для изучения особенностей лица на основе обучающих данных и последующего создания поддельных изображений или видео.

• VAE-GAN представляет собой комбинацию вариационного автоэнкодера (VAE) и генеративно-состязательной сети (GAN). Эта модель позволяет учитывать как вариацию в данных, что характерно для обычного автоэнкодера, так и генерацию реалистичных изображений, характерную для GAN. VAE-GAN создает поддельные изображения, которые сохраняют некоторые семантические особенности оригиналов.
• AE-GAN является комбинацией автоэнкодера (AE) и генеративно-состязательной сети (GAN). AE-GAN использует архитектуру автоэнкодера для изучения представления данных и генерации поддельных изображений с помощью генератора GAN. Это обеспечивает более точное соответствие оригиналу и более реалистичные результаты.
• DeepfakeAutoencoder является автоэнкодером, специально разработанным для создания поддельных изображений и видео в рамках дипфейкинга. Он использует архитектуру автоэнкодера для изучения скрытого представления оригинального изображения и последующего воссоздания его с использованием синтезированного изображения.

Рекуррентные нейронные сети

Рекуррентные нейронные сети (RNN) также могут быть использованы для создания дипфейков, особенно для обработки последовательных данных, таких как видео. RNN-модели способны учитывать зависимости между кадрами, что позволяет создавать поддельные видео с учетом временных соотношений.

• Долгая краткосрочная память (Long Short-Term Memory, LSTM). LSTM оснащена специальными механизмами, которые помогают более эффективно моделировать зависимости в последовательных данных. Это свойство делает LSTM особенно полезной для создания дипфейков, поскольку они часто требуют учета длинных зависимостей в исходных данных.
• Групповая рекуррентная единица (Gated Recurrent Unit, GRU). GRU, аналогично LSTM, имеет возможность моделировать длинные зависимости в последовательных данных, что делает ее полезной для создания дипфейков.
• RNN-VAE, объединяющая в себе особенности RNN и автоэнкодеров с вариационной генеративной моделью (Variational Autoencoder, VAE). RNN-VAE позволяет получить кодированное представление входных данных и может быть применена для создания более гладких и реалистичных дипфейков.

Важно отметить, что использование указанных нейросетевых архитектур требует обширных обучающих данных и высокой вычислительной мощности для обучения моделей. Кроме того, создание высококачественных дипфейков требует глубокого знания и опыта в области нейросетевых технологий и обработки видео.

Какую пользу могут приносить дипфейк-видео

Не стоит думать, что видео-дипфейки используют только для создания порно. У этой технологии есть и положительные стороны.

1. Исследования и образование: Дипфейки могут быть полезными инструментами для создания визуального образовательного контента, а также для исследования и анализа различных явлений и событий. Они могут помочь визуализировать сложные понятия и сделать их более понятными и доступными.
   Пример реализации: Компания DeepMind разработала систему AlphaFold, которая использует искусственный интеллект для предсказания структуры белков. Это открыло новые возможности в области биологических исследований и дизайна лекарств.
2. Креативное искусство: Дипфейки предоставляют новые возможности для художников и дизайнеров, позволяя им создавать уникальные и оригинальные произведения искусства. Они могут использоваться для создания цифровых портретов, мультимедийных инсталляций и других форм творчества.
   Пример реализации: Известный художник-компьютерный график Джонни Чунг Ли создает цифровые портреты искусственным интеллектом, используя GAN (генеративно-состязательные сети) и другие алгоритмы машинного обучения.
3. Развлечения и развлекательная индустрия: Дипфейки могут быть использованы в качестве специальных эффектов в кино, телевизионных шоу и видеоиграх. Они могут помочь создать впечатляющие визуальные эффекты и реалистичные персонажи, что сделает развлечение более захватывающим и качественным.
   Пример реализации: На YouTube-канале Ctrl Shift Face проводится экспериментальное исследование, в ходе которого автором производится замена лиц главных героев фильмов на известных актеров Голливуда. Путем использования передовых технологий компьютерного зрения и глубокого обучения, автор достигает эффекта замены визуальных атрибутов персонажей. Примеры такой замены включают в себя превращение Сильвестра Сталлоне в Терминатора, Брюса Ли в роль Нео в фильме «Матрица» и Джима Керри вместо Джека Николсона в главной роли в фильме «Сияние». Этот видео-контент представляет собой инновационный подход к трансформации визуальной информации и может генерировать заинтересованность в областях искусства и культуры.

1. Маркетинг и реклама: Дипфейки могут быть использованы для создания рекламных материалов, коммерческих и промо-видеороликов, что поможет привлечь внимание аудитории и продвинуть продукты и услуги.
   Пример реализации: Реклама с Бекхэмом в социальном ролике о проблеме малярии. Технологии дипфейков также использовались, чтобы позволить Бекхэму говорить на 9 различных языках: носители языка произносили текст, в то время как искусственный интеллект подстраивал его под артикуляцию футболиста. Британская компания, ответственная за создание этой рекламы, предпочитает использовать термин «синтез» вместо «дипфейк«, чтобы избежать негативных ассоциаций.

5. Медицина и здравоохранение: Дипфейки могут быть полезными инструментами для обучения и тренировки медицинского персонала. С их помощью можно симулировать различные медицинские сценарии и ситуации, что поможет улучшить навыки диагностики и лечения.
   Пример реализации: В исследованиях по моделированию осложнений беременности использовались дипфейки для симуляции состояний, которые могут возникнуть у беременных женщин, чтобы обучить врачей предотвращать и лечить эти проблемы.
6. Безопасность и киберзащита: Дипфейки могут использоваться в области кибербезопасности для определения и анализа уязвимостей и угроз. Они могут помочь предсказать и предотвратить потенциальные кибератаки и обманы.
   Пример реализации: Исследователи активно используют дипфейки для распознавания и предотвращения атак в киберпространстве. Также проводятся исследования по созданию систем детектирования дипфейков для защиты от манипуляции видео- и аудиофайлами.
7. Информационные исследования: Дипфейки могут быть использованы для анализа и проверки подлинности информации, особенно в цифровой среде. Они могут помочь выявить фальсификацию и манипуляции с данными, что является важным аспектом в эпоху фейковых новостей и дезинформации.
   Пример реализации: Были разработаны методы анализа метаданных и алгоритмы машинного обучения, которые помогают распознавать изменения в данных и определять подделки или манипуляции с информацией. Например, в проекте InVID (инструменты визуализации и документирования для проверки подлинности веб-видео) исследователи разработали инструменты для обнаружения дипфейков и фальсификаций в онлайн-видео.
8. Социальные проблемы общества: Регулярно создаются проеты, продвигающие социальную рекламу на различные темы: глобальное потепление, защита сексуальных меньшинств, забота о природе и так далее.
   Пример реализации:
9. Некоторые авторы также стремятся привлечь внимание к социальным проблемам, используя deepfake. Бил Постерс, например, размещает дипфейки с участием известных в социальных медиа людей. Одним из его последних проектов является тизер для вымышленного телевизионного проекта с участием Джефа Безоса (основателя Amazon). Целью работы является привлечение внимания к проблеме обширных пожаров в Амазонке, включая внимание самого Безоса, который, по словам Постерса, «присвоил название лесов своей компании, чтобы стать самым богатым человеком на Земле«.

Исследование компании Sensity относительно тендендии дипфейков

Согласно отчету аналитиков из компании Sensity, специализирующейся на обнаружении дипфейк-видео и фотографий в интернете, ежемесячно на ведущие порносайты мира загружается в среднем 1000 deepfake-видео. Более того, статистика за 2020 год свидетельствует о росте интереса к дипфейкам. Подобные видеоматериалы все чаще выходят за рамки специализированных сообществ и попадают в популярные категории порно-сайтов. При этом наблюдается интересная тенденция — «ролики со знаменитостями» на части порносайтов находятся на главной странице.

Наибольшее количество дипфейк-видео размещается на трех мастодонтах: XVideos, Xnxx и xHamster. Каждое из этих видео сопровождается многочисленной рекламой, от которой данные сайты зарабатывают немалую сумму денег. Интересно отметить, что XVideos и Xnxx принадлежат одной и той же чешской холдинговой компании и являются не только тремя самыми популярными порносайтами в мире, но и входят в десятку крупнейших интернет-сайтов вообще. Посещаемость каждого из них не уступает трафику из Википедии, Amazon и Reddit вместе взятых.

Например, короткое видео с лицом актрисы Меган Фокс (которое присутствует на всех трех вышеперечисленных сайтах) было просмотрено более 30 миллионов раз. Несложно представить, какой потенциал скрывается за этими числами в финансовом аспекте.

«Подход этих порносайтов заключается в том, что они фактически не рассматривают дипфейк-видео как проблему. Пока у порносайтов не будет реальной мотивации для их удаления или фильтрации, я твердо убежден, что ничего не изменится. Люди по-прежнему будут свободно загружать дипфейки без каких-либо последствий на сайты, которые посещают сотни миллионов людей».

Генеральный директор компании Sensity, Джорджио Патрини

Первые дипфейк-видео были обнаружены в онлайне в начале 2018 года. Смотря на дипфейки сегодня, можно с увперенностью сказать, технология, применяемая для создания дипфейк-порно, проделала серьёзный путь. В результате, количество дипфейков стабильно увеличивается. В июле 2018 года, отчет Sensity ознаменовал появление 14 678 видеороликов с порнографическим содержанием, составляющих 96% от общего числа. К июню 2020 года, общее число дипфейк-видео возросло до 49 081.

«Я думаю, что очень скоро мы увидим, как эта технология будет применятся с большим размахом и к частным лицам. А когда технология станет еще доступней, наступит «переломный момент», когда законодатели вынуждены будут осознать масштабы проблемы».

Генеральный директор компании Sensity, Джорджио Патрини

Дипфейк-порно и государственное регулирование

1. Великобритания: Великобритания приняла Online Safety Bill, который содержит инициативу по регулированию дипфейк-порно. В соответствии с этим законом, распространение дипфейк-порно без согласия субъекта становится незаконным.
2. Соединенные Штаты Америки: Некоторые штаты США также ввели свои законы, направленные на борьбу с дипфейк-порно. Например, в Вирджинии, Техасе и Калифорнии уже действуют законы, которые регулируют распространение дипфейков. В Вирджинии, например, предусмотрено уголовное наказание за распространение дипфейк-порно без согласия субъекта.
3. Германия: Законодательство Германии также предусматривает меры по регулированию дипфейк-порно. Здесь распространение дипфейков с целью нанести вред человеку либо обмануть публику может быть рассмотрено как преступление.
4. Австралия: В Австралии также ведется работа по введению законодательных изменений для регулирования дипфейк-порно и защиты от его негативных последствий.
5. Канада: В Канаде находятся в силе законы, которые касаются различных форм несанкционированного использования изображений. В дополнение к этому, провинция Квебек приняла законодательство, которое регулирует дипфейк-порно и ужесточает наказания за его распространение.
6. Франция: Во Франции существуют некоторые законы, направленные на борьбу с дипфейк-порно и его распространением. Некоторые суды уже вынесли решения о правовом преследовании людей, создающих и распространяющих дипфейк-порно.
7. Япония: В Японии также есть законы, которые регулируют использование и распространение дипфейк-порно. Здесь само создание и распространение дипфейк-порно может быть рассмотрено как преступление.
8. Израиль: В Израиле действуют законы, направленные на борьбу с дипфейк-порно, основанным на фальсификации половых органов. В соответствии с этими законами, создание и распространение такого контента является незаконным.

Последствия от дипфейк-видео для актёров и актрис

Распространение deepfake-контента может оказать серьезное влияние на жизни и карьеры участников данной отрасли.

• Вопросы приватности встают на первый план. Порноактеры и порноактрисы, становясь подвергающимися созданию дипфейк-материала, оказываются в ситуации, где их личные данные могут быть использованы и распространены без их согласия. Это может привести к нарушению их прав на приватность и повысить риск сталкиваться с нежелательными последствиями связанными с их персональной жизнью.
• Дискредитация становится серьезной проблемой. Дипфейк-порно может создавать иллюзию участия актеров или актрис в сценах, которые фактически никогда не происходили. В результате, настоящие участники порноиндустрии могут подвергнуться риску неправильного восприятия со стороны зрителей. Это может нанести серьезный ущерб их профессиональной репутации и долгосрочной карьере, в известной мере подорвав доверие публики.
• Психологическое воздействие настоящих актеров и актрис. Будучи показанными в контенте, который искажает реальность, они могут испытывать чувства стресса, неприязни и даже травмы. Ведь видеть себя в фальшивой ситуации или быть обласканным взглядами зрителей за что-то, что они на самом деле не делали, может вызывать сильные эмоциональные реакции и ухудшать их общее психическое благополучие.
• Потеря денег. Самый значительный пункт для актёров и актрис. Так как сейчас возможно создать видео с лицом любой порноактрисы, спрос на реальный контент снижается. Меньше просмотров, донатов и зарплат для моделей.

Будущее порноиндустрии в эру дипфейков

Это явление оказывает значительное влияние на различные аспекты отрасли, включая производство, потребительское поведение и регулирование.

В первую очередь, производство порнофильмов подвергается изменениям. Распространение дипфейков требует от производителей контента более активного применения технологий и инструментов для борьбы с ними. Возникает необходимость в развитии новых методов аутентификации и верификации контента, чтобы убедиться в его достоверности и избежать ненужных споров или судебных преследований.

Другим трендом, вызванным распространением дипфейков, являются изменения в потребительском поведении. Зрители порноиндустрии могут стать более осторожными и скептическими в отношении просмотра контента, особенно того, который вызывает сомнения в его достоверности. Возможно, наблюдается снижение доверия к порноактерам и порноактрисам, поскольку зрители становятся более осведомленными о возможности дипфейков и прежде всего желают убедиться, что просматриваемый ими контент является легитимным и согласованным.

Наконец, дипфейк-порно может вызвать изменения в регулировании отрасли. Органы государственной власти могут принять новые законы или изменить существующие, чтобы бороться с распространением дипфейк-контента. Возможно, потребуется введение строже контролируемых методов верификации и аккредитации порноактеров и порноактрис. Кроме того, могут быть предприняты шаги для усиления наказания за создание и распространение дипфейк-порно, а также для защиты прав и приватности участников индустрии.

Заключение

Тема дипфейков всегда двояка, в моральном, юридическом и этическом аспектах. Мы привели примеры и плохих последствий использования дипфейк-видео, также рассказали какую пользу эта технология приносит в других сферах.

Надеемся, что со временем общество сможет отделить хорошее применение дипфейков от плохо, а государственное регулирование создаст прозрачные законы, которые позволят технологии развиваться в нужном русле.